TSINGSEE青犀数字化、智能化视频技术推动森林防火智慧监管

一、背景分析

中央网络安全和信息化委员会印发《“十四五”国家信息化规划》，明确指出“提升林草生态网络感知能力，完善生态系统保护成效数字化监测评估体系”。这为数字化系统建设引领了方向，中国林业信息化建设迈入了新的阶段，全国各地相继推出数字林业发展规划。2020年，国家林业和草原局调查规划设计院研发的“国家森林资源智慧监测和数字管理平台”发布，为我国的森林资源监测、管理提供了定量、高效、精准的智能化服务，进一步完善了我国数字林业整体架构。截至目前，全国多个省份建立了集灾害数据采集、管理、监测、远程诊断、预报预警等功能为一体的智能化综合管理平台。

根据大多数地方的实际情况分析，有限的护林员面对大范围的林区资源进行巡护时，很难做到较大范围的巡查覆盖，而且大多数林区的道路条件不好，到达每个瞭望塔需要花费较长的时间，无论是巡查覆盖范围还是时效性都不能满足现阶段日益增长的林区人员活动的监护巡查需要。

二、方案概述

基于这些存在的问题进行分析，有效的手段是能够对林区的资源进行大范围、大视野的全天候24小时实时监测，能够对林区内的明火或者烟雾、人员闯入自动报警，并且能够将火点的位置定位，通过这种方式可以解决因人工护林造成的森林防火不足的情况。

TSINGSEE青犀基于当前的护林需求可提供一种有效的解决手段，利用视频监控技术结合智能化的烟火识别技术，对数公里范围内的森林资源进行监测，通过智能化的森林防火预警手段，不仅可以实时监看和记录森林资源的情况，同时由于采用了智能化的监测机制，通过智能化设备与平台自动完成对森林资源的火灾监测和报警，辅助森林防火监测人员完成对森林资源的自动监测，由传统的人工监测转变为由机器自动监测的智能化科技手段。

一旦遇到火灾自动报警，系统及时通知相关的工作人员的一种先进合理的预警机制，采用这种预警机制可以为现阶段森林防火预警提供一种非常高效的解决方法。

基于林业防护解决方案需求，视频汇聚（EasyCVR视频汇聚平台）则采取多层级（区县-市-省级）方式逐层接入，其中市级平台需要进行视频存储。其中边缘侧需要进行区域入侵、人脸识别、车牌识别等算法，用于重点区域的监管。

本方案主要包括以下三个层次：基础数据采集层、数据处理与分析层、监管决策层。

1、基础数据采集层

通过高清摄像头、无人机等设备，对林区进行实时视频监控，捕捉林业资源的动态变化。同时，采集气象、土壤等环境数据，为后续的算法分析提供数据支持。

2、数据处理与分析层

TSINGSEE青犀利用图像处理、机器学习等算法，对采集到的视频和环境数据进行处理和分析。通过目标检测、行为识别等技术，实现对林业资源的自动识别、分类和计数。同时，结合历史数据和模型预测，对林业资源的生长状况、病虫害发生概率等进行评估和预测。

智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。通过硬件内置的烟火识别算法或接入烟火检测摄像机，可对现场进行实时视频监控与烟火识别分析，当检测到疑似烟雾、火焰、火点的场景时，将通过主动预警推送的方式，进行抓拍与告警，告警还能通过弹窗、提示音等方式提醒管理人员及时查看和处理。